ScholarGate
Asistent
Regression model

GJR-GARCH (GARCH Asimetric)

GJR-GARCH este o variantă a modelului de volatilitate condiționată GARCH care surprinde efectul asimetric al șocurilor negative asupra volatilității, utilizând o variabilă indicator. A fost introdus de Glosten, Jagannathan și Runkle (1993), cu o formulare prag similară de către Zakoian (1994).

Aplică cu EconMindÎn curândVideoÎn curândDescarcă prezentarea

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Harta metodelor

Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.

+1 altele

Surse

  1. Glosten, L. R., Jagannathan, R. & Runkle, D. E. (1993). On the Relation Between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks. The Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x
  2. Zakoian, J. M. (1994). Threshold Heteroskedastic Models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI: 10.1016/0165-1889(94)90039-6

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 1). Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/gjr-garch

Ce metodă?

Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.

Compară alăturat

Citat de

ScholarGateGJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/gjr-garch · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026